Технические руководства
Практические руководства по CV, AI и системной инженерии
Начало работы с развёртыванием CV на edge
Пошаговое руководство по развёртыванию вашей первой модели компьютерного зрения на edge-оборудовании. Охватывает подбор оборудования (Jetson Nano vs Orin vs Intel NUC), настройку ОС, конвертацию моделей в TensorRT, многопоточную обработку видео и базовый мониторинг. Включает Docker-шаблоны и примеры кода для типичных задач детекции. Написано для инженеров с опытом Python, которые новички в edge-развёртывании.
Проектирование расположения камер для CV-проектов
Как планировать размещение камер для надёжного компьютерного зрения: расчёт поля зрения, подбор объектива, высота и угол монтажа, требования к освещению и сетевая инфраструктура. Включает шаблоны для типичных сценариев: складской подсчёт, мониторинг периметра, захват номерных знаков и ритейл-аналитика. На основе реальных схем наших production-развёртываний.
Построение надёжных интеграционных пайплайнов
Архитектурные паттерны для подключения AI-систем к корпоративному ПО: очереди сообщений, event sourcing, идемпотентные API, стратегии повторных попыток и circuit breaker. Практические примеры с 1C, SAP и кастомными WMS-системами. Охватывает мониторинг, обработку ошибок и стратегии восстановления для production-сред, где простой стоит денег.